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4 resultados encontrados.

Tipos de recurso: Libro electrónico Artículo Revista Tesis Capítulo
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A Severity Grading Method for Traffic Interruptions Induced by Geological Hazards: A Case Study of Tibetan Highways
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
A Severity Grading Method for Traffic Interruptions Induced by Geological Hazards: A Case Study of Tibetan Highways
Jianbei Liu et al · Wiley · 2026 · ISSN 2042-3195
The complex geological environment and frequent natural disasters on the Qinghai–Tibetan plateau pose significant challenges to the reliability of the regional highway transportation network. In this paper, a severity ...
LCC LCC:Transportation engineering; TENDOlRyYW5zcG9ydGF0aW9uIGFuZCBjb21tdW5pY2F0aW9ucw~~Idioma eng
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Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
Radar‐Based Deep Learning for Debris Flow Identification Amid the Environmental Disturbances
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
Radar‐Based Deep Learning for Debris Flow Identification Amid the Environmental Disturbances
Shuang Liu et al · Wiley · 2025 · ISSN 0094-8276
Abstract Microwave radar, utilizing the differences in Doppler frequencies from moving target echoes, offers remote sensing capabilities and continuous all‐weather monitoring for geological disasters. However, intellig...
LCC LCC:Geophysics. Cosmic physicsIdioma eng
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Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
Factors residual strength of Luochuan loess
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
Factors residual strength of Luochuan loess
HU Zai-qiang , LIN Shan , LI Hong-ru , ZHANG Long · Editorial Office of Chinese Journal of Geotechnical Engineering · 2017 · ISSN 1000-4548
In the loess regions loess landslide is one of the major geological disasters. Every year it results in a large number of casualties and destructions. It is found that the average shear stress on the sliding surface of t...
LCC LCC:Engineering geology. Rock mechanics. Soil mechanics. Underground constructionIdioma eng
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Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
Integration of machine learning model and CMIP6 analysis for climate change impact-led landslide susceptibility and population exposure assessments in the Nepal Himalaya
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Integration of machine learning model and CMIP6 analysis for climate change impact-led landslide susceptibility and population exposure assessments in the Nepal Himalaya
Tulasi Ram Bhattarai et al · SpringerOpen · 2026 · ISSN 2197-8670
Abstract Background Landslides are one of the most frequent and damaging disasters in the Nepal Himalaya region, triggered primarily by intense rainfall events. With the increasing impacts of climate change, extreme prec...
LCC TENDOkRpc2FzdGVycyBhbmQgZW5naW5lZXJpbmc~; TENDOkVudmlyb25tZW50YWwgc2NpZW5jZXM~Idioma eng
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